本書作者通過多年的理論研究及項目實踐，聚焦于肺癌的智能診斷方法研究，突出了多角度分析肺癌的重要性。提出了針對早期肺癌的多種創(chuàng)新方法，包括基于影像數(shù)據(jù)的輔助診斷、基于機器學習算法的自動分型和分期，以及利用CT影像預測基因突變的潛力。這些方法有望在肺癌的早期診斷和治療中發(fā)揮重要作用，為患者提供更準確、個性化的醫(yī)療服務。通過理論與實踐的統(tǒng)一，有望在為肺癌智能診斷領域的研究者和從業(yè)者提供全面的解決方案，推動肺癌患者生存率的提高。主要內容包括基于超體素3D區(qū)域增長肺結節(jié)分割方法，基于DNA甲基化進行細粒度的肺腺癌亞型分類模型，基于多組學基因數(shù)據(jù)的改進的多級加權深度森林模型，多通道多任務的深度學習模型等。